聚类分析学习总结(总7页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
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聚类分析学习体会聚类分析是多元统计分析中研究“物以类聚”的一种方法，用于对事物的类别尚不清楚，甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。
聚类分析主要目的是研究事物的分类，而不同于判别分析。在判别分析中必须事先知道各种判别的类型和数目，并且要有一批来自各判别类型的样本，才能建立判别函数来对未知属性的样本进行判别和归类。若对一批样品划分的类型和分类的数目事先并不知道，这时对数据的分类就需借助聚类分析方法来解决。
聚类分析把分类对象按一定规则分成组或类，这些组或类不是事先给定的而是根据数据特征而定的。在一个给定的类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似，而在不同类里的这些对象倾向于不相似。
1．聚类统计量
在对样品（变量）进行分类时，样品（变量）之间的相似性是怎么度量？通常有三种相似性度量——距离、匹配系数和相似系数。距离和匹配系数常用来度量样品之间的相似性，相似系数常用来变量之间的相似性。样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义，而这些定义与变量的类型有着非常密切的关系。通常变量按取值的不同可以分为：
1.定量变量：变量用连续的量来表示，例如长度、重量、速度、人口等，又称为间隔尺度变量。
2.定性变量：并不是数量上有变化，而只是性质上有差异。定性变量还可以再分为：
⑴有序尺度变量：变量不是用明确的数量表示，而是用等级表示，例如文
化程度分为文盲、小学、中学、大学等。
⑵名义尺度变量：变量用一些类表示，这些类之间既无等级关系，也无数
量关系，例如职业分为工人、教师、干部、农民等。
下面主要讨论具有定量变量的样品聚类分析，描述样品间的亲疏程度最常用的是距离。
1.1．距离
1. 数据矩阵
设ij x 为第i 个样品的第j 个指标，数据矩阵如下表
表1 数据矩阵
在上表中，每个样品有p 个变量，故每个样品都可以看成是p R 中的一个点，n 个样品就是p R 中的n 个点。在p R 中需定义某种距离，第i 个样品与第j 个样品之间的距离记为ij d ，在聚类过程中，相距较近的点倾向于归为一类，相距较远的点应归属不同的类。所定义的距离ij d 一般应满足如下四个条件：
⑴0≥ij d ，对一切j i ,;且0),(=j i x x d 当且仅当j i x x =
⑵ji ij d d =，对一切j i ,；
⑶kj ik ij d d d +≤，对一切k j i ,,
2．定量变量的常用的距离
对于定量变量，常用的距离有以下几种：
⑴闵科夫斯基（Minkowski ）距离
这里q 为某一自然数。闵科夫斯基距离有以下三种特殊形式：
1）当1=q 时，∑=-=p
k jk ik ij x x d 1)1(称为绝对值距离，常被形象地称为“城市
街区”距离；
2）当2=q 时，2
112][)2(∑=-=p k jk ik ij x x d ，称为欧氏距离，这是聚类分析中
最常用的距离；
3）当∞=q 时，jk ik p
k ij x x d -=∞≤≤1m ax )(,称为切比雪夫距离。 )(q d ij 在实际中用得很多，但是有一些缺点，一方面距离的大小与各指标的观测单位有关，另一方面它没有考虑指标间的相关性。
当各指标的测量值相差悬殊时，应先对数据标准化，然后用标准化后的数据计算距离；最常用的标准化处理是：
令 j j ij ij s x x x -=*
其中∑==n i ij j x n x 11为第j 个变量的样本均值，∑=--=n
i j ij j x x n s 1
2)(11为第j 个变量的样本方差。
⑵兰氏（Lance 和Williams ）距离
当0>ij x （;,,2,1n i = p j ,,2,1 =）时，第i 个样品与第j 个样品间的兰氏距离为
这个距离与各变量的单位无关，但没有考虑指标间的相关性。
⑶马氏距离（Mahalanobis ）距离
第i 个样品与第j 个样品间的马氏距离为
其中)',,,(21ip i i i x x x x =,),,(21jp j j j x x x x =,S 为样品协方差矩阵。
使用马氏距离的好处是考虑到了各变量之间的相关性，并且与各变量的单位无关；但马氏距离有一个很大的缺陷，就是S 难确定。由于聚类是一个动态过程，故S 随聚类过程而变化，那么同样的两个样品之间的距离可能也会随之而变化，这不符和聚类的基本要求。因此，在实际聚类分析中，马氏距离不是理想的距离。
⑷斜交空间距离
第i 个样品与第j 个样品间的斜交空间距离定义为
其中kl r 是变量k x 与变量l x 间的相关系数。当p 个变量互不相关时，
p d d ij ij )
2(=*，即斜交空间距离退化为欧氏距离（除相差一个常数倍外）。
以上几种距离的定义均要求样品的变量是定量变量，如果使用的是定性变量，则有相应的定义距离的方法。
3．定性变量的距离
下例只是对名义尺度变量的一种距离定义。
例1 某高校举办一个培训班，从学员的资料中得到这样6个变量：性别（1x ）取值为男和女；外语语种（2x ）取值为英、日和俄；专业（3x ）取值为统计、会计和金融；职业（4x ）取值为教师和非教师；居住处（5x ）取值为校内和校外；学历（6x ）取值为本科和本科以下。
现有两名学员：
=1x （男，英，统计，非教师，校外，本科）ˊ
=2x (女，英，金融，教师，校外，本科以下)ˊ
这两名学员的第二个变量都取值“英”，称为配合的，第一个变量一个取值为“男”，另一个取值为“女”，称为不配合的。一般地，若记配合的变量数为1m ，不配合的变量数为2m ，则它们之间的距离可定义为
按此定义本例中1x 与2x 之间的距离为3
2。 1.2．匹配系数
当样品的变量为定性变量时，通常采用匹配系数作为聚类统计量。 第i 个样品与第j 个样品的匹配系数定义为
∑==p
k k ij Z S 1，其中
显然匹配系数越大，说明两样品越相似。
1.3．相似系数
聚类分析方法不仅用来对样品进行分类，而且可用来对变量进行分类。在对变量进行分类时，常常采用相似系数来度量变量之间的相似性。
设ij c 表示i x 与j x 的相似系数，它一般应满足如下三个条件：
⑴ 1≤ij c ，对一切j i ,；
⑵ 1±=ij c ，当且仅当存在常数a 和b ，使得b ax x j i +=；
⑶ ji ij c c =，对一切j i ,.
最常用的相似系数有以下两种：
1. 夹角余弦
变量i x 与j x 的夹角余弦定义为
它是n R 中变量i x 的观测向量'21),,,(ni i i x x x 与变量j x 的观测向量
'21),,,(nj j j x x x 之间夹角ij θ的余弦函数，即ij ij c θcos )1(=.
2. 相关系数
变量i x 与j x 的相关系数为 其中∑==n k ki i x x 1，∑==n
k kj j x x 1
2．聚类分析
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多着名的统计分析软件包中，如SPSS 、SAS 等。 从机器学习的角度看，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务，是模式识别的重要前提。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
2.1．聚类分析的流程及数据来源
聚类分析法的主要流程包括: 数据预处理、为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数、聚类或分组和评估输出, 用流程图描述如图1所示。
图 1 聚类分析流程图
聚类分析的源数据通常是待聚类或分组的数据。对机械故障模式识别而言, 首先要获取关于本机组的大量运行参数, 既要有机器平稳运行、正常工作时的数据, 更要有机器出现故障时的数据, 并且获知故障的类别。这样, 由已知故障类别、故障发生时的各运行参数、历史记录组成的数据库便构成了数据挖掘的训练学习样本库。这里用到的数据就是设备的点检数据。
2.2． 常用的聚类分析方法
（1）系统聚类法
系统聚类法（Hierarchical clustering method ）是目前使用最多的一种方法。其基本思想是首先将n 个样品看成n 类（即一类包括一个样品），然后规定样品之间的距离和类与类之间的距离。将距离最近的两类合并为一个新类，在计算新类和其他类之间的距离，再从中找出最近的两类合并，继续下去，最后所有的样品全在一类。将上述并类过程画成聚类图，便可以决定分多少类，每类各有什么样品。
系统聚类法的步骤为：①首先各样品自成一类，这样对n 组样品就相当于有n 类；②计算各类间的距离，将其中最近的两类进行合并；③计算新类与其余各类的距离，再将距离最近的两类合并；④重复上述的步骤，直到所有的样品都聚为一类时为止。下面以最短距离法为例来说明系统聚类法的过程。最短距离法的聚类步骤如下：
规定样品之间的距离，计算样品的两两距离，距离矩阵记为()0S ，开始视每个样品分别为一类，这时显然应有pq d q p D =),(；
选择距离矩阵()0S 中的最小元素，不失一般性，记其为),(q p D ，则将p G 与q G 合并为一新类，记为m G ，有q p m G G G ?=；
计算新类m G 与其他各类的距离，得到新的距离矩阵记为()1S ；
对()1S 重复开始进行第②步，…，直到所有样本成为一类为止。
值得注意的是在整个聚类的过程中，如果在某一步的距离矩阵中最小元素不止一个时，则可以将其同时合并。
（2） 动态聚类法
开始将n个样品粗略地分成若干类，然后用某种最优准则进行调整，一次又一次地调整，直至不能调整了为止。此法非常类似于计算方法的迭代法。（3）分解法
它的程序正好和系统聚类相反，开始时所有的样本都在一类，然后用某种最优准则将它分成两类。再用同样准则将这两类各自试图分裂为两类，从中选出一个使目标函数较好者，这样由两类变成了三类。如此下去，一直分裂到每类只有一个样品为止（或用其他停止规则）。
（4）加入法
将样品依次输入，每次输入后将它放到当前聚类图的应有位置上，全部输入后，即得聚类图。
3．总结体会
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。比如说现在要把n个产品按产品的m个指标继续聚类，因为产品可能之前的特色是不一样的。而这个时候影响产品的因素有m个，不可能一个一个的考虑，那样是分不出类来的。所以只能对产品的m个指标综合考虑，采用SPSS 中的样本聚类方法，就可以直接将产品分好类。并且从分析结果还可以看出各类产品的特色分别是什么。
聚类分析不仅可以用于样本聚类，还可以用于变量聚类，就是对m个指标进行聚类。因为有时指标太多，不能全部考虑，需要提取出主要因素，而往往指标之间又有很多相关联的地方，所以可以先对变量聚类，然后从每一类中选取出一个代表型的指标。这样就大大减少了指标，并且没有造成巨大的信息丢失。
基于K-means聚类算法的入侵检测系统的设计 基于K-means聚类算法的入侵检测系统的设计 今天给大家讲述的是K-means聚类算法在入侵检测系统中的应用首先，介绍一下 聚类算法 将认识对象进行分类是人类认识世界的一种重要方法，比如有关世界的时间进程的研究，就形成了历史学，有关世界空间地域的研究，则形成了地理学。 又如在生物学中，为了研究生物的演变，需要对生物进行分类，生物学家根据各种生物的特征，将它们归属于不同的界、门、纲、目、科、属、种之中。 事实上，分门别类地对事物进行研究，要远比在一个混杂多变的集合中更清晰、明了和细致，这是因为同一类事物会具有更多的近似特性。 通常，人们可以凭经验和专业知识来实现分类。而聚类分析（cluster analysis）作为一种定量方法，将从数据分析的角度，给出一个更准确、细致的分类工具。 （聚类分析我们说得朴实一点叫做多元统计分析，说得时髦一点叫做数据挖掘算法，因为这个算法可以在一堆数据中获取很有用的信息，这就不就是数据挖掘吗，所以大家平时也不要被那些高大上的名词给吓到了，它背后的核心原理大多数我们都是可以略懂一二的，再
比如说现在AI这么火，如果大家还有印象的话，以前我们在大二上学习概率论的时候，我也和大家分享过自然语言处理的数学原理，就是如何让机器人理解我们人类的自然语言，比如说，苹果手机上的Siri系统，当时还让杨帆同学帮我在黑板上写了三句话，其实就是贝叶斯公式+隐含马尔可夫链。估计大家不记得了，扯得有点远了接下来还是回归我们的正题，今天要讨论的聚类算法。） K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，结果稳定，聚类的效果也还不错, 相异度计算 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。 要用数量化的方法对事物进行分类，就必须用数量化的方法描述事物之间的相似程度。一个事物常常需要用多个特征变量来刻画，就比如说我们举一个例证，就有一项比较神奇的技术叫面部识别技术，其实听起来很高大上，它是如何做到的，提取一个人的面部特征，比如说嘴巴的长度，鼻梁的高度，眼睛中心到鼻子的距离，鼻子到嘴巴的距离，这些指标对应得数值可以组成一个向量作为每一个个体的一个标度变量（）,或者说叫做每一个人的一个特征向量。 如果对于一群有待分类的样本点需用p 个特征变量值描述，则每
AP聚类算法 1.分类与聚类 1.1 分类算法简介 分类(classification )是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。 在分类算法中输入的数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干条属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为 样本向量:(v 1, v 2 , ... , v n ; c)。在这里v i 表示字段值,c表示类别。 分类的目的是：分析输入的数据，通过--在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 下面对分类流程作个简要描述： 训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决 常见的分类算法有：决策树、KNN法(K-Nearest Neighbor)、SVM法、VSM法、Bayes法、神经网络等。
1.2 聚类算法简介 聚类(clustering)是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。 与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。 它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。 聚类分析的算法可以分为：划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。 经典的K-means和K-centers都是划分法。 分类与聚类的区别 聚类分析也称无监督学习或无指导学习，聚类的样本没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定; 在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。聚类学习是观察式学习，而不是示例式学习。 可以说聚类分析可以作为分类分析的一个预处理步骤。 2.K-MEANS算法 k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较低。簇的相似度是关于簇中对象的均值度量，可以看作簇的质心(centriod)或重心(center of gravity)。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中
1,公安机关任务的分类: 从时间上分,目前任务与长远任务 从范围上分,局部任务与全局任务 从层次上分,基本任务与具体任务 2,公安机关权力的特点:法定性、强制性、特许性、单向性 3,公安机关职责的特点:法律性、政治性、行政性、有限性、责任性 4,治安行政处置手段包括:命令、禁止与取缔、许可(审核批准、决定、登记、颁发证照、指挥) 5,治安行政处罚的种类:警告、罚款、行政拘留、吊销公安机关发方的许可证,可以附加限期出境或者驱逐出境 6,治安行政强制权的种类:强制传唤、强制带离现场与强制拘留、强制隔离、约束特定人、盘问检查(留置时间自带到公安机关之时不超过24小时,在特殊情况下经县级以上公安机关批准可以延长至48小时。继续盘问的情形:被指控有犯罪行为的、有现场作案嫌疑的、有作案嫌疑身份不明的、携带物品肯就是赃物的。) 7,公安机关紧急状态处置权包括:紧急优先权与紧急征用权、紧急排险权、管制权(县级以上人民政府公安机关,为预防与制止严重危害社会治安秩序行为可在一定区域内与时间限制人员车辆采取交通管制;县级以上人民政府公安机关经上级公安机关与同级人民政府批准可以进行现场管制)、戒严执行权(戒严:一般就是指因战时或平时面临重大紧急事件为维护政治稳定所采取的非常措施。戒严,涉及地区大小分别由全国人大常委会或国务院作出决定。戒严期间可以再戒严地区采取交通管制、宵禁等管理措施) 8,公安工作的主要内容 (1) 公安领导工作,就是公安机关行政首长领导工作。主要有政治领导工作、行政领导工作、业务领导工作。 (2) 公安秘书工作, 主要就是指公安秘书行政工作与公安对策研究工作。组织实施领导决策、为各项任务的完成进行督促检查、为领导提供信息咨询、协调各项工作
kNN算法综述 王宇航13120476 (北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，100044) 摘要：kNN算法是著名的模式识别统计学方法，是最好的文本分类算法之一，在机器学习分类算法中占有相当大的地位，是最简单的机器学习算法 之一。本文对kNN算法及相关文献做一份总结，详细介绍kNN算法的思想、原理、实现步骤以及具体实现代码，并分析了算法的优缺点及其各种改进方 案。本文还介绍了kNN算法的发展历程、重要的发表的论文。本文在最后介 绍了kNN算法的应用领域，并重点说明其在文本分类中的实现。 关键字：kNN算法；k近邻算法；机器学习；文本分类 Abstract:KNN algorithm,a famous statistical method of pattern recognition, which is one of the best algorithms for dealing with text categorization,is playing an important role in machine learning classification algorithm,and it is one of the simplest algorithms in machine learning.This paper mainly summaries the kNN algorithm and its related literature,and detailed introduces its main idea,principle, implementation steps and specific implementation code,as well as analyzes the advantages and disadvantages of the algorithm and its various improvement schemes.This paper also introduces the development course of kNN algorithm,its important published paper.In the final,this paper introduces the application field of kNN algorithm,and especially in text categorization. Keywords:KNN algorithm,K neighbor algorithm,Machine learning,Text classification 1引言 分类是数据挖掘中的核心和基础技术，在经营、决策、管理、科学研究等多个领域都有着广泛的应用。目前主要的分类技术包括决策树、贝叶斯分类、kNN分类、人工神经网络等。在这些方法中，kNN分类是一种简单、有效、非参数的方法，现已经广泛应用于文本分类、模式识别、图像及空间分类等领域。本文从各个角度对kNN算法进行较为全面的总结。 本文的结构如下： 在第二部分，主要介绍kNN算法的基本原理、思想、实现步骤、Java实现代码以及发展历程和经典论文。 第三部分是对kNN算法的诸多不足之处进行的讨论，并给出一些改进的方案。 第四部分介绍的是kNN算法如何处理多标签数据。 第五部分介绍了kNN算法目前的主要应用领域，并着重说明了其在文本分类中的出色表现。
k-means聚类算法的研究 1．k-means算法简介 1.1 k-means算法描述 给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k<=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中k-means算法是最具代表和知名的。 k-means算法是1967年由MacQueen首次提出的一种经典算法，经常用于数据挖掘和模式识别中，是一种无监督式的学习算法，其使用目的是对几何进行等价类的划分，即对一组具有相同数据结构的记录按某种分类准则进行分类，以获取若干个同类记录集。k-means聚类是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点，这主要是因为它广泛应用于地球科学、信息技术、决策科学、医学、行为学和商业智能等领域。迄今为止，很多聚类任务都选择该算法。k-means算法是应用最为广泛的聚类算法。该算法以类中各样本的加权均值（成为质心）代表该类，只用于数字属性数据的聚类，算法有很清晰的几何和统计意义，但抗干扰性较差。通常以各种样本与其质心欧几里德距离总和作为目标函数，也可将目标函数修改为各类中任意两点间欧几里德距离总和，这样既考虑了类的分散度也考虑了类的紧致度。k-means算法是聚类分析中基于原型的划分聚类的应用算法。如果将目标函数看成分布归一化混合模型的似然率对数，k-means算法就可以看成概率模型算法的推广。 k-means算法基本思想： （1）随机的选K个点作为聚类中心； （2）划分剩余的点； （3）迭代过程需要一个收敛准则，此次采用平均误差准则。 （4）求质心（作为中心）； （5）不断求质心，直到不再发生变化时，就得到最终的聚类结果。 k-means聚类算法是一种广泛应用的聚类算法，计算速度快，资源消耗少，但是k-means算法与初始选择有关系，初始聚类中心选择的随机性决定了算法的有效性和聚
论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对
公安工作的根本原则 公安工作的根本原则 坚持党对公安工作的绝对领导是公安工作的根本原则。党对公安工作绝对领导的含义具体包括：一是在我国各种政治力量中，只能由中国共产党领导公安工作；二是公安机关服从中国共产党的领导，必须是绝对的、无条件的、全面的和直接的。做到党对公安工作的绝对领导，必须坚持四条： (1)人民警察与党中央在思想上、政治上保持高度一致。 (2)县级以上各级公安机关接受同级党委的实际领导。 (3)充分发挥公安机关党委的领导和保证作用。 (4)充分发挥公安系统每个党员的模范带头作用。 党对公安工作绝对领导的必要性 (1)公安机关是人民民主专政的工具，关系着国家安全和社会稳定，只有在党的正确领导下才能正确发挥其职能作用。 (2)公安机关有法律赋予的权力和强大实力，坚持党的领导才能保证其正确运用。 (3)公安工作要处理社会矛盾中最具有对抗性、隐蔽性和腐蚀性的问题，坚持党的领导才能使公安机关增强战斗力和保持纯洁性。 (4)公安工作具有广泛的社会性，需要党的领导去动员、组织和协调各方面的力量。 (5)党的领导是公安决策正确性的根本保证。 党对公安工作绝对领导的途径 政治领导，是指党在政治方向、政治路线、政治原则和方针、政策上的领导；思想领导，是实现政治领导的思想保证；组织领导，是实现党对公安机关领导的组织保证；决策领导，地方党委对公安工作事关重大的问题有权作出决策；法制领导，党领导制定各项公安法律、法规，并监督公安机关实施。 公安机关主动置于党委实际的、直接的领导之下的具体要求 (1)认真执行党委的决定，重要问题及时请示报告。 (2)当好党委的参谋和助手。 (3)将上级公安机关布置的工作及时报告党委，并依靠党委的领导去贯彻落实。 (4)接受同级党委的政法委员会的领导。 (5)严禁把侦查手段用于党内。 公安机关正确处理党的领导和政府的领导的关系 (1)既要接受党的领导，又要接受政府的领导，党的领导和政府的领导是一致的。 (2)不能用党的领导代替政府的领导。 (3)要在政府的领导下落实党的有关公安工作的路线、方针、政策。 (4)要在政府领导下，完成治安行政管理的任务。 正确处理党的领导与政府的领导关系的原则 党政分开的原则，是指把党的领导和政府的领导从性质上、职能上、内容上、方式上区别开来；彼此保证的原则，是指党的领导和政府领导虽然在性质、职能等方面有区别，但加强公安工作的目标是一致的，大政方针是统一的。因此，党和政府在各自对公安机关的领导中要相互保证，而不能相互冲击；互相结合的原则是指为完成某项任务，需要地方党委、政府共同部署、共同领导；全面强化的原则，是指党的领导、政府的领导都要加强，而不只加强某一种领导。带头作用。 公安工作的根本路线 公安工作的根本路线 公安工作的根本路线，是指在公安工作中贯彻执行的群众路线。公安工作群众路线是党和政府的群众路线在公安工作中的具体体现。 公安工作的群众路线
1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量 系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。 （2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。 （3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。 特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。 优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减 少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。 缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主 题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游， 除非它是某个站点的子站点。
CLOPE：针对交易的数据快速有效聚类算法 摘要 本文研究分类数据的聚类问题，特别针对多维和大型的交易数据。从增加聚簇直方图的高宽比的方法得到启发，我们开发了一种新的算法---CLOPE，这是一种非常快速、可伸缩，同时又非常有效的算法。我们展示了算法对两个现实数据集聚类的性能，并将CLOPE与现有的聚类算法进行了比较。 关键词 数据挖掘，聚类，分类数据，可伸缩性 1.简介 聚类是一种非常重要的数据挖掘技术，它的目的是将相似的交易[12, 14, 4, 1]分组在一起。最近，越来越多的注意力已经放到了分类数据[10,8,6,5,7,13]的聚类上，分类数据是由非数值项构成的数据。交易数据，例如购物篮数据和网络日志数据，可以被认为是一种特殊的拥有布尔型值的分类数据，它们将所有可能的项作为项。快速而精确地对交易数据进行聚类的技术在零售行业，电子商务智能化等方面有着很大的应用潜力。 但是，快速而有效聚类交易数据是非常困难的，因为这类的数据通常有着高维，稀疏和大容量的特征。基于距离的算法例如k-means[11]和CLARANS[12]都是对低维的数值型数据有效。但是对于高维分类数据的处理效果却通常不那么令人满意[7]。像ROCK这类的分层聚类算法在分类数据聚类中表现的非常有效，但是他们在处理大型数据库时表现出先天的无效。 LargeItem[13]算法通过迭代优化一个全局评估函数对分类数据进行聚类。这个评估函数是基于大项概念的，大项是在一个聚簇内出现概率比一个用户自定义的参数——最小支持度大的项。计算全局评估函数要远比计算局部评估函数快得多，局部评估函数是根据成对相似性定义的。这种全局方法使得LargeItem算法非常适合于聚类大型的分类数据库。 在这篇文章中，我们提出了一种新的全局评估函数，它试图通过增加聚簇直方图的高度与宽度之比来增加交易项在聚簇内的重叠性。此外，我们通过引用一个参数来控制聚簇紧密性的方法来泛化我们的想法，通过修改这个参数可以得到
聚类算法的种类：
--------------------------------------------------------- 几种常用的聚类算法从可伸缩性、适合的数据类型、高维性（处理高维数据的能力）、异常数据的抗干扰度、聚类形状和算法效率6个方面进行了综合性能评价，评价结果如表1所示：
--------------------------------------------------------- 目前聚类分析研究的主要内容： 对聚类进行研究是数据挖掘中的一个热门方向，由于以上所介绍的聚类方法都 存在着某些缺点，因此近些年对于聚类分析的研究很多都专注于改进现有的聚 类方法或者是提出一种新的聚类方法。以下将对传统聚类方法中存在的问题以 及人们在这些问题上所做的努力做一个简单的总结： 1 从以上对传统的聚类分析方法所做的总结来看，不管是k-means方法，还是CURE方法，在进行聚类之前都需要用户事先确定要得到的聚类的数目。然而在 现实数据中，聚类的数目是未知的，通常要经过不断的实验来获得合适的聚类 数目，得到较好的聚类结果。 2 传统的聚类方法一般都是适合于某种情况的聚类，没有一种方法能够满足各 种情况下的聚类，比如BIRCH方法对于球状簇有很好的聚类性能，但是对于不 规则的聚类，则不能很好的工作；K-medoids方法不太受孤立点的影响，但是 其计算代价又很大。因此如何解决这个问题成为当前的一个研究热点，有学者 提出将不同的聚类思想进行融合以形成新的聚类算法，从而综合利用不同聚类 算法的优点，在一次聚类过程中综合利用多种聚类方法，能够有效的缓解这个 问题。 3 随着信息时代的到来，对大量的数据进行分析处理是一个很庞大的工作，这 就关系到一个计算效率的问题。有文献提出了一种基于最小生成树的聚类算法，该算法通过逐渐丢弃最长的边来实现聚类结果，当某条边的长度超过了某个阈值，那么更长边就不需要计算而直接丢弃，这样就极大地提高了计算效率，降 低了计算成本。 4 处理大规模数据和高维数据的能力有待于提高。目前许多聚类方法处理小规 模数据和低维数据时性能比较好，但是当数据规模增大，维度升高时，性能就 会急剧下降，比如k-medoids方法处理小规模数据时性能很好，但是随着数据 量增多，效率就逐渐下降，而现实生活中的数据大部分又都属于规模比较大、 维度比较高的数据集。有文献提出了一种在高维空间挖掘映射聚类的方法PCKA （Projected Clustering based on the K-Means Algorithm），它从多个维度中选择属性相关的维度，去除不相关的维度，沿着相关维度进行聚类，以此对 高维数据进行聚类。 5 目前的许多算法都只是理论上的，经常处于某种假设之下，比如聚类能很好 的被分离，没有突出的孤立点等，但是现实数据通常是很复杂的，噪声很大， 因此如何有效的消除噪声的影响，提高处理现实数据的能力还有待进一步的提高。
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。
2015-2016年公安基础知识真题及答案1(精品word版)
2015-2016年公安基础知识真题及答案 1公安机关权力的单向性，是指公安机关各项权力都是由国家法律、法规所规定的，反映的是国家意志。( ) 2社会治安综合治理有政治的、经济的、行政的、教育的、文化的、法律的等手段和措施。( ) 3防范是社会治安综合治理的首要环节，是落实综合治理其他措施的前提条件。( ) 4警察的政治镇压职能是社会管理职能的前提，社会管理职能是政治镇压职能的基础。( ) 5国家政治保卫局是我国最早的人民政权的公安保卫机关。( ) 6警察的职能是否集中于一个统一的警察机关是近代警察与古代警察区别之一。( ) 7地方自治警政管理体制以英国为代表。( ) 8公安执法监督，是指公民和社会组织对人民警察依法履行职责、行使职权的活动和遵守纪
律的情况所实施的监督。( ) 9事后监督，是指监督主体在公安机关及其人民警察执法行为终结之后进行的监督，如行政复议、行政诉讼、督察监督等。事后监督是对执法行为的后果进行的监督。( 10督察机构认为需要对公安机关的人民警察给予行政处分或者降低警衔、取消警衔的，督察机构可以提出建议，移送有关机关按照国家有关规定办理。( ) 11人民检察院还通过参与行政诉讼对公安机关行使行政职权的活动是否合法进行监督，通过受理公民和社会组织对人民警察的违法违纪行为的控告、举报，追究违法、违纪人民警察的法律责任，对公安机关及其人民警察的执法活动实施监督。( ) 12维护统治秩序与惩罚犯罪的客观需要，是警察产生的社会条件。( ) 13近代警察发端于西欧，是资本主义发展的产物。( ) 14有没有专门的统一的制式服装是近代警察与古代警察区别之一。( ) 15人民群众满意不满意、赞成不赞成、答应
Chapter8 k NN:k-Nearest Neighbors Michael Steinbach and Pang-Ning Tan Contents 8.1Introduction (151) 8.2Description of the Algorithm (152) 8.2.1High-Level Description (152) 8.2.2Issues (153) 8.2.3Software Implementations (155) 8.3Examples (155) 8.4Advanced Topics (157) 8.5Exercises (158) Acknowledgments (159) References (159) 8.1Introduction One of the simplest and rather trivial classi?ers is the Rote classi?er,which memorizes the entire training data and performs classi?cation only if the attributes of the test object exactly match the attributes of one of the training objects.An obvious problem with this approach is that many test records will not be classi?ed because they do not exactly match any of the training records.Another issue arises when two or more training records have the same attributes but different class labels. A more sophisticated approach,k-nearest neighbor(k NN)classi?cation[10,11,21],?nds a group of k objects in the training set that are closest to the test object,and bases the assignment of a label on the predominance of a particular class in this neighborhood.This addresses the issue that,in many data sets,it is unlikely that one object will exactly match another,as well as the fact that con?icting information about the class of an object may be provided by the objects closest to it.There are several key elements of this approach:(i)the set of labeled objects to be used for evaluating a test object’s class,1(ii)a distance or similarity metric that can be used to compute This need not be the entire training set. 151
【精华笔记】公安基础知识笔记精华1 1 ，警察的含义。警察是具有武装性质的维护社会秩序、保卫国家安全国家行政力 量。 2 ，警察产生的条件。第一，生产力的发展、私有制的产生，是警察产生的经济 条件。第二，阶级矛盾和统治阶级内部矛盾的不可调和性，是警察产生的阶级条件。 第三，维护统治秩序与惩罚犯罪的客观需要，是警察产生的社会条件。第四，国家机 器的形成，是警察产生的政治条件。 3 ，近代警察与古代警察有以下几点区别：第一，近代警察的职能是独立的，警 察职能主要集中于警察机关。第二，近代警察从中央到地方形成专职的警察队伍，成 为国家庞大的专政工具之一，行使专门职权。第三，近代警察强调了法制。第四，近 代警察有统一的制式服装，古代警察则没有专门的服装。 4 ，警察的本质。警察是国家政权中按照统治阶级意志，依* 暴力的、强制的、特 殊的手段维护国家安全与社会秩序的武装性质的行政力量。 5 ，警察本质的特点有：第一，鲜明的阶级性。第二，手段的多样性。第三，任 务的广泛性。 警察的基本职能。警察的职能，是指警察的社会效能和作用。警察的政治镇压职能和 社会管理职能，构成了警察的基本职能。 6，公安机关是人民民主专政的重要工具，这是公安机关的阶级属性，也是它的根本属性。 7，公安机关的基本职能，是专政职能和民主职能，它集中反映了公安机关作为人民民主专政工具这一根本属性的要求。 8，公安机关的专政职能，是指公安机关对危害国家安全的敌对势力、敌对分子和严重危害社会治安秩序的犯罪分子进行镇压、制裁、改造和监督的社会效能。 9，公安机关的宗旨是全心全意为人民服务。 10，公安机关是人民民主专政的重要工具，是国家治安行政和刑事执法机关，担负着打击犯罪、保护人民的重要职责。人民是国家的主人，国家的一切权利属于人民。
聚类分析 聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。 将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待 “聚类的典型应用是什么？”在商业上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。 聚类也能用于对Web 上的文档进行分类，以发现信息。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作进一步的分析。此外，聚类分析可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理 作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means(k-平均值)，k-medoids(k-中心)和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中，例如S-Plus，SPSS，以及SAS。 在机器学习领域，聚类是无指导学习(unsupervised learning)的一个例子。与分类不同，聚类和无指导学习不依赖预先定义的类和训练样本。由于这个原因，聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。 在概念聚类（conceptual clustering）中，一组对象只有当它们可以被一个概念描述时才形成一个簇。这不同于基于几何距离来度量相似度的传统聚类。概念聚类由两个部分组成：（1）发现合适的簇；（2）形成对每个簇的描述。在这里，追求较高类内相似度和较低类间相似度的指导原则仍然适用。 活跃的研究主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大的数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。 数据挖掘对聚类的典型要求如下：